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Les paroles d’un nominé à la présidence américaine a beaucoup de pouvoir, et ces paroles sont encore plus puissant lorsque ce nominé devient président ; surtout si ce président agit de manière instable et brusque ! C’est pour cette raison que, lorsque ce président parle d’une compagnie de manière positive ou négative, les actions de ces compagnies risque d’augmenter ou de diminuer temporairement, ou parfois à long terme. Pour les possesseurs de ces actions, un grand stress s’installe, puisqu’ils doivent à tout temps s’assurer que les Tweets de Président Trump ne les affectent pas négativement. Pour régler ce problème, nous avons créé ce site qui analyse les Tweets de Trump, utilisant le « Machine Learning » pour comprendre la positivité ou négativité du message, et ensuite prédire si l’action va augmenter ou diminuer, et par la suite en avertir les utilisateurs pour qu’ils puissent prendre la bonne décision rapidement, et sans stress. L’utilisation du « Machine Learning » est justement propice à la résolution de cette problématique car ça permet d’analyser de façon humaine et intelligente les messages en ligne de Trump, et plus tard de d’autre personnalités politiques. De plus, l’utilisation du « Big Data » va être important dans le but de performer une prédiction plus précise. En effet, beaucoup de points de données vont être comparé et associé, et cela relève d’un grand nombre de données, surtout lorsque l’on va s’étendre à l’analyse de plusieurs individus sur Twitter. Par exemple, si Donald Trump dit quelque chose de négatif à propos d’une certaine chaîne télévisée, on va analyser la connexion entre le mouvement de cette action et le niveau de positivité du Tweet, mais aussi les mentions de l’action par les autres utilisateurs de Twitter, ainsi que les prédictions originales de différents experts pour connaître la valeur si Trump n’aurait pas envoyé le Tweet. Les difficultés avec le Machine Learning repose surtout en la nature du sujet lui-même. En effet, être capable d’analyser efficacement un Tweet requiert l’utilisation d’un algorithme très complexe, qui dans certains cas peuvent prendre parfois des années à développer. Quant au Big Data, il va avoir beaucoup d’optimisation à effectuer pour être capable de garder le site rapide. Le prototype est pour l’instant assez simple, car notre but était de construire quelque chose de fonctionnel, mais pas nécessairement complet. Or, avec l’utilisation de Python principalement, nous sommes capables de facilement implémenter les mêmes fonctions dans des langues plus efficaces et plus complet.

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